Worin besteht der Unterschied zwischen Pipeline-Parallelismus und Tensor-Parallelismus?

Pipeline-Parallelismus und Tensor-Parallelismus sind zwei Ansätze für das verteilte Training großer neuronaler Netze auf mehreren GPUs.

Pipeline-Parallelismus teilt das Modell in aufeinanderfolgende Phasen (Schichten oder Gruppen von Schichten), die jeweils auf einem separaten Gerät ausgeführt werden. Die Daten durchlaufen diese Phasen sequenziell, ähnlich einer Fertigungslinie. Dies ermöglicht die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Batches, jedoch in verschiedenen Phasen des Modells, was die GPU-Leerlaufzeit reduziert.

Tensor-Parallelismus teilt die Berechnungen innerhalb einer Schicht zwischen mehreren Geräten auf. Zum Beispiel werden Matrixoperationen in Teile zerlegt, die jeweils auf einer separaten GPU parallel berechnet werden. Dies ist nützlich für sehr große Schichten, die nicht in den Speicher eines einzelnen Geräts passen.

Kurz gesagt:

• Pipeline-Parallelismus: Parallelisierung auf Schichtenebene, sequenzielle Datenverarbeitung mit Pipeline.
• Tensor-Parallelismus: Parallelisierung innerhalb einer Schicht, Verteilung der Berechnungen auf Tensors.

Diese Methoden werden oft kombiniert, um das Training effizient zu skalieren.